- 遗传算法Matlab代码实现及算法函数封装
文章目录前言一、遗传算法介绍二、遗传算法算子1.种群初始化1.1二进制数编码1.2浮点数编码1.3小结2.选择算子3.交叉算子4.变异算子5.小结三、算法实例1.例一2.例二3.例三4.小结四、算法函数封装1.示例一2.示例二3.示例三五、参考文献前言遗传算法(GA)作为求解单目标优化问题的有效算法,自提出以来,便被广泛采用。该算法主要是模仿达尔文进化论,通过种群不断的进行自然选择、繁衍交叉变异,
- MATLAB基础应用精讲-【人工智能】数据空间(概念篇)
林聪木
算法分类
目录前言算法原理发展历程什么是数据空间数据空间基本规律?数据共存方法Pay-as-you-go的进化方式跨域和异构数据源的需求技术实现服务提供数据空间的特点多元主体的开放参与多元角色的中间服务全面覆盖的认证机制丰富的数据联合利用机制数据空间技术框架国际数据空间组成部分使用控制数据场数据场的作用下,三种典型的数据要素价值释放模式数据空间的发展现状国内发展现状:国外发展现状:数据空间的基础设施数据空间
- MATLAB蚁群算法完整教程与代码实现
Emmamkq~~
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:蚁群算法是一种模拟蚂蚁寻找食物路径行为的全局优化方法,具有强大的数值优化能力。本资源详细介绍了在MATLAB中实现蚁群算法的关键步骤,包括初始化、规则迭代、信息素更新和停止条件等,并通过实例代码展示了算法的实用应用。这为工程师和科研人员提供了一个学习和应用蚁群算法的平台,特别是在解决旅行商问题、网络路由、生产调度等优化问题方面。1.蚁群算法简介蚁群算法,灵感来
- 基于Simulink的蚁群算法路径规划仿真建模示例
amy_mhd
算法数据库前端simulinkmatlab
目录手把手教你学Simulink——基于Simulink的蚁群算法路径规划仿真建模示例一、背景介绍路径规划的重要性蚁群算法的基本原理二、所需工具和环境三、步骤详解步骤1:创建Simulink模型步骤2:定义环境和目标创建环境模型步骤3:集成蚁群算法编写适应度函数实现蚁群算法使用MATLABFunction块步骤4:可视化结果添加XYGraph步骤5:运行仿真并评估性能步骤6:分析结果四、总结手把手
- C#调用Matlab生成的dll
Jon_0001
c#matlab算法
详细介绍了C#调用Matlab生成的dll方法,有需要的朋友可以参考一下其实整个过程比较简单,但是需要心细一点。需要的工具:VS2005及以上版本,MATLAB2008B及以上版本,另外非常重要的需要安装一个MATLABCompilerRuntime,这个文件(MCRInstall.exe)在安装完MATLAB之后就会在安装文件夹下存在,需要搜索一下(因为不同版本的MATLAB可能存放位置不同),
- Python机器学习实战——逻辑回归(附完整代码和结果)
小白熊XBX
机器学习机器学习python逻辑回归
Python机器学习实战——逻辑回归(附完整代码和结果)关于作者作者:小白熊作者简介:精通c#、Halcon、Python、Matlab,擅长机器视觉、机器学习、深度学习、数字图像处理、工业检测识别定位、用户界面设计、目标检测、图像分类、姿态识别、人脸识别、语义分割、路径规划、智能优化算法、大数据分析、各类算法融合创新等等。联系邮箱:
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- 数学建模_非线性规划
matlab求解调用示例第二道例题建模matlab求解1.matlab只能处理min问题:max两边取负号变成min2.>=>=>=号变成<=<=<=:两边取负号调用示例第二道例题建模目标函数取平方而不取绝对值后面省略
- MATLAB骨架化形态学运算专题详解
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:骨架化是一种减少图像复杂度、提取主要结构的技术,在MATLAB中通过bwmorph函数进行。本专题涵盖了骨架化的基本原理、相关函数、实际应用以及如何通过形态学操作如膨胀、腐蚀、开闭运算来优化结果。骨架化在医学图像分析、工业检测和生物图像分析等领域有广泛应用。掌握骨架化技术有助于提升图像处理的效率和准确性。1.骨架化概念与重要性1.1骨架化的定义与基本概念在数字
- 基于MATLAB的图片中文字的提取及识别
随着计算机科学的飞速发展,以图像为主的多媒体信息迅速成为重要的信息传递媒介,在图像中,文字信息(如新闻标题等字幕)包含了丰富的高层语义信息,提取出这些文字,对于图像高层语义的理解、索引和检索非常有帮助。图像文字提取又分为动态图像文字提取和静态图像文字提取两种,其中,静态图像文字提取是动态图像文字提取的基础,其应用范围更为广泛,对它的研究具有基础性,所以本文主要讨论静态图像的文字提取技术。静态图像中
- matlab实时接收串口并绘制折线图
shaun2001
matlab单片机开发语言
matlab实时接收串口并绘制折线图.可以将这个功能分为两个部分.第一是使用matlab将串口数据接收并保存起来,然后再是将这个数据绘制出折线图.matlab有一个serialport的接口可以使用,就是专门用来使用串口的.我们首先需要的是打开串口.在打开之前,我们需要根据实际情况设置好串口号和波特率.port="COM10";%串口号,您需要根据实际情况修改baudRate=115200;%波特
- 机器学习笔记:MATLAB实践
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在机器学习领域,MATLAB是一种功能强大且广泛使用的工具,它提供了许多内置函数和工具箱,方便开发者进行各种机器学习任务。本文将介绍一些常见的机器学习任务,并提供相应的MATLAB源代码示例。数据预处理在进行机器学习之前,通常需要对原始数据进行预处理。这包括数据清洗、特征选择、特征缩放和数据划分等步骤。%导入数据data=readmatrix('data.csv');%数据清洗cleaned_da
- 基于改进粒子群算法的混合储能系统容量优化(Matlab代码实现)
吃兔子的大脑腐
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欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录1概述基于改进粒子群算法的混合储能系统容量优化研究一、混合储能系统容量优化的背景与挑战1.混合储能系统的定义与组成2.容量优化的核心目标3.优化面临的挑战二、传统粒子群算法的局限性及其改进策略1.传统PSO的缺陷2.改进粒子群算法的核心方法三、改进PSO在HESS容量
- 数学建模_插值
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数学建模
什么是插值拉格朗日插值法埃尔米特插值法三次样条插值法matlab应用分段三次埃尔米特插值法三次样条插值法(更好更光滑二维插值详见上机篇什么是插值省略插值法定理拉格朗日插值法牛顿插值法省略埃尔米特插值法三次样条插值法省略样条插值法matlab应用分段三次埃尔米特插值法详见上机篇三次样条插值法(更好更光滑二维插值详见上机篇上机篇24分钟开始
- 基于MATLAB平台设计并实现自适应噪声抵消器(Adaptive Noise Canceller, ANC)
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自动控制matlab自适应噪声抵消器ANC信号去噪
本课题旨在基于MATLAB平台设计并实现自适应噪声抵消器(AdaptiveNoiseCanceller,ANC),以有效去除信号中的背景噪声,提升语音、医疗或通信系统中的信噪比。系统采用自适应滤波算法,如最小均方误差(LMS)或归一化LMS(NLMS)算法,通过参考噪声信号估计并抵消主通道信号中的噪声成分,实现动态降噪。研究内容包括信号采集与仿真建模、自适应滤波器结构设计、算法参数调整及降噪性能评
- 详解MATLAB/Simulink通信系统建模与仿真代码及PPT
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详解MATLAB/Simulink通信系统建模与仿真代码及PPT项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolkit/376e9欢迎来到这个专注于通信系统建模与仿真的开源资源库。本仓库致力于为MATLAB与Simulink的学习者和研究者提供详尽、实用的教学资源,特别是针对通信系统领域的实践者。通过这一平台,您将获取到全面覆盖各章节的经典案例,不仅包含精心编写的
- 基于MATLAB/simulink风力发电仿真,双馈风机模型 空气动力学模型源码等
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基于MATLAB/simulink风力发电仿真,双馈风机模型空气动力学模型源码文章目录空气动力学模型双馈风机模型Simulink模型框架示例代码片段1.创建Simulink模型2.空气动力学模型代码3.MPPT控制器代码4.运行仿真总结1.创建Simulink模型2.空气动力学模型代码3.MPPT控制器代码4.运行仿真总结基于MATLAB/Simulink进行风力发电仿真,特别是使用双馈感应发电机
- 【matlab】报错:aerosharedicon 需要 Aerospace_Toolbox 许可证。
王尼莫啊
matlabmatlab开发语言
找到你的’学习版‘matlab许可证所在位置打开.licenses文件将第二个许可证后缀Blockset改为Toolbox重启,即可正常使用Aerospace_Toolbox工具箱。
- 六自由度按摩机器人 MATLAB 仿真
本课题围绕六自由度(6-DOF)按摩机器人展开,旨在通过MATLAB仿真平台对其机械结构、运动学特性和控制策略进行建模与分析。六自由度机器人具备空间位置和姿态的全面调节能力,可实现复杂的按摩轨迹和多角度作用力控制。研究内容包括机器人正/逆运动学建模、轨迹规划(如五次多项式插值、笛卡尔路径)、动力学建模(使用Lagrange或Newton-Euler方法)以及基于PID或自适应控制算法的控制系统设计
- MATLAB软件二次开发:MATLAB面向对象编程
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MATLAB软件二次开发:MATLAB面向对象编程绪论面向对象编程的基本概念面向对象编程(Object-OrientedProgramming,OOP)是一种编程范式,它将程序设计围绕“对象”进行。在OOP中,对象是数据和可以对这些数据执行的操作的封装。每个对象都是一个特定类的实例,类定义了对象的属性(数据成员)和方法(函数)。OOP的三大特性包括:封装:将对象的属性和方法封装在一起,隐藏对象的内
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msk调制matlab代码
摘要:频移键控(FSK)是一种常见的数字调制,具有功率效率高及抗信道噪声性能良好的优势.本文探讨了频移键控的技术特性,包括多进制频移键控(MFSK),最小频移键控(MSK)和连续相位频移键控(CPFSK),还包括其相干解调及其蒙特卡洛误码率仿真.FSK利用载波的频率来传递信息,包络恒定,因此可以利用功率效率高的非线性放大器进行解调,它的优势在于对信道和硬件引起的幅度失真不敏感.另一方面,FSK频谱
- MATLAB代码实现了一个完整的ARIMA时间序列分析与预测流程
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算法深度学习MATLABmatlab信息可视化开发语言
%%1.数据准备years=(2010:2024)';data=[11894,12277,12777,13262,13902,14524,15037,15961,16724,...17767,19064,20056,20978,21676,22023]';%创建时间序列对象ts=timeseries(data,years,'Name','65岁以上人口');ts.TimeInfo.Units='y
- matlab实现MSK调制,单载波频域均衡,正交分解
feifeigo123
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MSK调制,单载波频域均衡(SCFDE),正交分解MSK_FDE_ORTH/cpm.txt,424832MSK_FDE_ORTH/gen_tailsymbols_tab.m,943MSK_FDE_ORTH/gen_titled_trlls.m,1982MSK_FDE_ORTH/main_MSK_ORTH.m,11592MSK_FDE_ORTH/match_filter.asv,1026MSK_FD
- matlab 欧拉角转四元数
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目录一、概述一、概述1、计算原理2、实现步骤3、主要函数三、代码实现四、结果展示一、概述目录一、概述一、概述1、计算原理2、实现步骤3、主要函数三、代码实现四、结果展示一、概述 将欧拉角转换为四元数是计算机图形学、机器人学和物理仿真中常见的任务。欧拉角通过一系列的角度描述物体在空间中的旋转,而四元数则提供了一种更加简洁和稳定的方式来实现旋转表示。设欧拉角为(α,β,γ)(\alpha,\beta
- matlab 渐进三角网(PTD)地面滤波(基础版)
点云侠
matlab点云工具箱matlab开发语言算法c++计算机视觉
目录一、算法原理1、PTD算法2、实现流程二、代码实现三、结果展示1、原始点云2、滤波结果代码是按照算法原理的复现,效率极低,只适合学习和理解算法。一、算法原理1、PTD算法 渐进三角网地面滤波算法(ProgressiveTINDensification,PTD)是一种广泛应用于机载LiDAR点云数据处理的滤波方法,旨在从复杂场景中精确分离地面点,以生成数字高程模型(DEM)。2、实现流程 P
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研究的目的是证明一种有限元相场算法,其中相场方程是完全耦合并同时求解的。不过,在这种情况下,完全耦合的方程是弹性和非守恒的阶参数;然而,该方法可作为其他相场模型完全耦合公式的模板。这是求解具有弹性不均匀性的Allen-Cohn方程的主要程序。有限元算法。该算法解决了非保守阶参数的演化问题。全耦合模式下应力列场的演化。取决于代码中Isolve参数的选择:对于Isolve-1,代码以长手格式和非优化模
- LFM信号脉冲压缩时的关键问题仿真
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matlab程序对雷达常用的线性调频信号(lfm信号)进行脉冲压缩时的关键问题进行了仿真,其中包括旁瓣抑制影响(加窗与不加窗)、多卜勒频移影响,并对时域脉压与频域脉压结果进行了对比分析,供相关技术人员参考。hanming.m对LFM信号时域加窗(海明窗)与未加窗进行了对比。duobule.m对LFM信号在不同多卜勒频移状况下进行了对比。lfm_pc.m对LFM信号时域脉压与频域脉压结果进行了对比。
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基于MATLAB代码DWA算法的移动车路径规划,可实现动态避障和静态避障文章目录DWA(DynamicWindowApproach)是一种常用于移动机器人路径规划的局部路径规划算法。它通过在速度空间中采样,结合机器人的运动学约束和环境信息,选择最优的速度组合来实现避障和目标点导航。以下是一个基于DWA算法的MATLAB代码示例,用于实现移动车的路径规划:%DWA(DynamicWindowAppr
- 回归预测 | MATLAB实现LSTM-SVR(长短期记忆神经网络-支持向量机)多输入单输出
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✅作者简介:热爱数据处理、数学建模、仿真设计、论文复现、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知,期刊达人。内容介绍长短期记忆神经网络(LSTM)作为一种循环神经网络(RNN)的变体,擅长处理序列数据并捕捉长期依赖关系,而支持向量机(SVR)则是一种强大的回归算法,能够有效地处理高维数据并防止过拟合。将两者结合的LSTM
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要点Python和MATLAB实现以下波形和模型模拟以给定采样率模拟正弦信号,生成给定参数的方波信号,生成给定参数隔离矩形脉冲,生成并绘制线性调频信号。快速傅里叶变换结果释义:复数离散傅里叶变换、频率仓和快速傅里叶变换移位,逆快速傅里叶变换移位,数值NumPy对比观察FFT移位和逆FFT移位。离散时域表示:余弦信号生成取样,使用FFT频域信号表示,使用FFT计算离散傅里叶变换DFT,获得幅度谱并提
- 【锂电池SOC估计】 Matlab基于BP神经网络的锂电池SOC估计
天天Matlab代码科研顾问
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✅作者简介:热爱数据处理、数学建模、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击:Matlab科研工作室个人信条:格物致知。内容介绍摘要:电池荷电状态(StateofCharge,SOC)的精确估计对于电动汽车、储能系统等应用至关重要。传统的SOC估计方法存在精度受限、算法复杂等问题。本文提出了一种基于反向传播(BackPropagation,BP)神经网络的锂电池SO
- 戴尔笔记本win8系统改装win7系统
sophia天雪
win7戴尔改装系统win8
戴尔win8 系统改装win7 系统详述
第一步:使用U盘制作虚拟光驱:
1)下载安装UltraISO:注册码可以在网上搜索。
2)启动UltraISO,点击“文件”—》“打开”按钮,打开已经准备好的ISO镜像文
- BeanUtils.copyProperties使用笔记
bylijinnan
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BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
两者最大的区别是:
BeanUtils.copyProperties会进行类型转换,而PropertyUtils.copyProperties不会。
既然进行了类型转换,那BeanUtils.copyProperties的速度比不上PropertyUtils.copyProp
- MyEclipse中文乱码问题
0624chenhong
MyEclipse
一、设置新建常见文件的默认编码格式,也就是文件保存的格式。
在不对MyEclipse进行设置的时候,默认保存文件的编码,一般跟简体中文操作系统(如windows2000,windowsXP)的编码一致,即GBK。
在简体中文系统下,ANSI 编码代表 GBK编码;在日文操作系统下,ANSI 编码代表 JIS 编码。
Window-->Preferences-->General -
- 发送邮件
不懂事的小屁孩
send email
import org.apache.commons.mail.EmailAttachment;
import org.apache.commons.mail.EmailException;
import org.apache.commons.mail.HtmlEmail;
import org.apache.commons.mail.MultiPartEmail;
- 动画合集
换个号韩国红果果
htmlcss
动画 指一种样式变为另一种样式 keyframes应当始终定义0 100 过程
1 transition 制作鼠标滑过图片时的放大效果
css
.wrap{
width: 340px;height: 340px;
position: absolute;
top: 30%;
left: 20%;
overflow: hidden;
bor
- 网络最常见的攻击方式竟然是SQL注入
蓝儿唯美
sql注入
NTT研究表明,尽管SQL注入(SQLi)型攻击记录详尽且为人熟知,但目前网络应用程序仍然是SQLi攻击的重灾区。
信息安全和风险管理公司NTTCom Security发布的《2015全球智能威胁风险报告》表明,目前黑客攻击网络应用程序方式中最流行的,要数SQLi攻击。报告对去年发生的60亿攻击 行为进行分析,指出SQLi攻击是最常见的网络应用程序攻击方式。全球网络应用程序攻击中,SQLi攻击占
- java笔记2
a-john
java
类的封装:
1,java中,对象就是一个封装体。封装是把对象的属性和服务结合成一个独立的的单位。并尽可能隐藏对象的内部细节(尤其是私有数据)
2,目的:使对象以外的部分不能随意存取对象的内部数据(如属性),从而使软件错误能够局部化,减少差错和排错的难度。
3,简单来说,“隐藏属性、方法或实现细节的过程”称为——封装。
4,封装的特性:
4.1设置
- [Andengine]Error:can't creat bitmap form path “gfx/xxx.xxx”
aijuans
学习Android遇到的错误
最开始遇到这个错误是很早以前了,以前也没注意,只当是一个不理解的bug,因为所有的texture,textureregion都没有问题,但是就是提示错误。
昨天和美工要图片,本来是要背景透明的png格式,可是她却给了我一个jpg的。说明了之后她说没法改,因为没有png这个保存选项。
我就看了一下,和她要了psd的文件,还好我有一点
- 自己写的一个繁体到简体的转换程序
asialee
java转换繁体filter简体
今天调研一个任务,基于java的filter实现繁体到简体的转换,于是写了一个demo,给各位博友奉上,欢迎批评指正。
实现的思路是重载request的调取参数的几个方法,然后做下转换。
- android意图和意图监听器技术
百合不是茶
android显示意图隐式意图意图监听器
Intent是在activity之间传递数据;Intent的传递分为显示传递和隐式传递
显式意图:调用Intent.setComponent() 或 Intent.setClassName() 或 Intent.setClass()方法明确指定了组件名的Intent为显式意图,显式意图明确指定了Intent应该传递给哪个组件。
隐式意图;不指明调用的名称,根据设
- spring3中新增的@value注解
bijian1013
javaspring@Value
在spring 3.0中,可以通过使用@value,对一些如xxx.properties文件中的文件,进行键值对的注入,例子如下:
1.首先在applicationContext.xml中加入:
<beans xmlns="http://www.springframework.
- Jboss启用CXF日志
sunjing
logjbossCXF
1. 在standalone.xml配置文件中添加system-properties:
<system-properties> <property name="org.apache.cxf.logging.enabled" value=&
- 【Hadoop三】Centos7_x86_64部署Hadoop集群之编译Hadoop源代码
bit1129
centos
编译必需的软件
Firebugs3.0.0
Maven3.2.3
Ant
JDK1.7.0_67
protobuf-2.5.0
Hadoop 2.5.2源码包
Firebugs3.0.0
http://sourceforge.jp/projects/sfnet_findbug
- struts2验证框架的使用和扩展
白糖_
框架xmlbeanstruts正则表达式
struts2能够对前台提交的表单数据进行输入有效性校验,通常有两种方式:
1、在Action类中通过validatexx方法验证,这种方式很简单,在此不再赘述;
2、通过编写xx-validation.xml文件执行表单验证,当用户提交表单请求后,struts会优先执行xml文件,如果校验不通过是不会让请求访问指定action的。
本文介绍一下struts2通过xml文件进行校验的方法并说
- 记录-感悟
braveCS
感悟
再翻翻以前写的感悟,有时会发现自己很幼稚,也会让自己找回初心。
2015-1-11 1. 能在工作之余学习感兴趣的东西已经很幸福了;
2. 要改变自己,不能这样一直在原来区域,要突破安全区舒适区,才能提高自己,往好的方面发展;
3. 多反省多思考;要会用工具,而不是变成工具的奴隶;
4. 一天内集中一个定长时间段看最新资讯和偏流式博
- 编程之美-数组中最长递增子序列
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class LongestAccendingSubSequence {
/**
* 编程之美 数组中最长递增子序列
* 书上的解法容易理解
* 另一方法书上没有提到的是,可以将数组排序(由小到大)得到新的数组,
* 然后求排序后的数组与原数
- 读书笔记5
chengxuyuancsdn
重复提交struts2的token验证
1、重复提交
2、struts2的token验证
3、用response返回xml时的注意
1、重复提交
(1)应用场景
(1-1)点击提交按钮两次。
(1-2)使用浏览器后退按钮重复之前的操作,导致重复提交表单。
(1-3)刷新页面
(1-4)使用浏览器历史记录重复提交表单。
(1-5)浏览器重复的 HTTP 请求。
(2)解决方法
(2-1)禁掉提交按钮
(2-2)
- [时空与探索]全球联合进行第二次费城实验的可能性
comsci
二次世界大战前后,由爱因斯坦参加的一次在海军舰艇上进行的物理学实验 -费城实验
至今给我们大家留下很多迷团.....
关于费城实验的详细过程,大家可以在网络上搜索一下,我这里就不详细描述了
在这里,我的意思是,现在
- easy connect 之 ORA-12154: TNS: 无法解析指定的连接标识符
daizj
oracleORA-12154
用easy connect连接出现“tns无法解析指定的连接标示符”的错误,如下:
C:\Users\Administrator>sqlplus username/
[email protected]:1521/orcl
SQL*Plus: Release 10.2.0.1.0 – Production on 星期一 5月 21 18:16:20 2012
Copyright (c) 198
- 简单排序:归并排序
dieslrae
归并排序
public void mergeSort(int[] array){
int temp = array.length/2;
if(temp == 0){
return;
}
int[] a = new int[temp];
int
- C语言中字符串的\0和空格
dcj3sjt126com
c
\0 为字符串结束符,比如说:
abcd (空格)cdefg;
存入数组时,空格作为一个字符占有一个字节的空间,我们
- 解决Composer国内速度慢的办法
dcj3sjt126com
Composer
用法:
有两种方式启用本镜像服务:
1 将以下配置信息添加到 Composer 的配置文件 config.json 中(系统全局配置)。见“例1”
2 将以下配置信息添加到你的项目的 composer.json 文件中(针对单个项目配置)。见“例2”
为了避免安装包的时候都要执行两次查询,切记要添加禁用 packagist 的设置,如下 1 2 3 4 5
- 高效可伸缩的结果缓存
shuizhaosi888
高效可伸缩的结果缓存
/**
* 要执行的算法,返回结果v
*/
public interface Computable<A, V> {
public V comput(final A arg);
}
/**
* 用于缓存数据
*/
public class Memoizer<A, V> implements Computable<A,
- 三点定位的算法
haoningabc
c算法
三点定位,
已知a,b,c三个顶点的x,y坐标
和三个点都z坐标的距离,la,lb,lc
求z点的坐标
原理就是围绕a,b,c 三个点画圆,三个圆焦点的部分就是所求
但是,由于三个点的距离可能不准,不一定会有结果,
所以是三个圆环的焦点,环的宽度开始为0,没有取到则加1
运行
gcc -lm test.c
test.c代码如下
#include "stdi
- epoll使用详解
jimmee
clinux服务端编程epoll
epoll - I/O event notification facility在linux的网络编程中,很长的时间都在使用select来做事件触发。在linux新的内核中,有了一种替换它的机制,就是epoll。相比于select,epoll最大的好处在于它不会随着监听fd数目的增长而降低效率。因为在内核中的select实现中,它是采用轮询来处理的,轮询的fd数目越多,自然耗时越多。并且,在linu
- Hibernate对Enum的映射的基本使用方法
linzx0212
enumHibernate
枚举
/**
* 性别枚举
*/
public enum Gender {
MALE(0), FEMALE(1), OTHER(2);
private Gender(int i) {
this.i = i;
}
private int i;
public int getI
- 第10章 高级事件(下)
onestopweb
事件
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- 孙子兵法
roadrunners
孙子兵法
始计第一
孙子曰:
兵者,国之大事,死生之地,存亡之道,不可不察也。
故经之以五事,校之以计,而索其情:一曰道,二曰天,三曰地,四曰将,五
曰法。道者,令民于上同意,可与之死,可与之生,而不危也;天者,阴阳、寒暑
、时制也;地者,远近、险易、广狭、死生也;将者,智、信、仁、勇、严也;法
者,曲制、官道、主用也。凡此五者,将莫不闻,知之者胜,不知之者不胜。故校
之以计,而索其情,曰
- MySQL双向复制
tomcat_oracle
mysql
本文包括:
主机配置
从机配置
建立主-从复制
建立双向复制
背景
按照以下简单的步骤:
参考一下:
在机器A配置主机(192.168.1.30)
在机器B配置从机(192.168.1.29)
我们可以使用下面的步骤来实现这一点
步骤1:机器A设置主机
在主机中打开配置文件 ,
- zoj 3822 Domination(dp)
阿尔萨斯
Mina
题目链接:zoj 3822 Domination
题目大意:给定一个N∗M的棋盘,每次任选一个位置放置一枚棋子,直到每行每列上都至少有一枚棋子,问放置棋子个数的期望。
解题思路:大白书上概率那一张有一道类似的题目,但是因为时间比较久了,还是稍微想了一下。dp[i][j][k]表示i行j列上均有至少一枚棋子,并且消耗k步的概率(k≤i∗j),因为放置在i+1~n上等价与放在i+1行上,同理